类脑智能能否突破物理AI续航瓶颈？AI落地现实面临新挑战

近年来，人工智能领域的竞争焦点主要集中在模型性能层面。参数量、推理效率、基准测试得分，已成为评价AI能力的关键指标。然而当AI走出实验室，被应用于汽车、无人机、机器人和工业装置时，一个更为现实的问题浮现出来：模型能力出众，为何却难以在实际场景中持续运转？许多大模型在服务器环境下表现优异，但一旦部署到真实终端，就会遭遇全新难题。终端设备空间受限，无法承载庞大的算力硬件；能源供应有限，无法长时间维持高功耗运行；网络连接也不稳定，无法始终依赖云端完成推理。因此，未来物理AI的较量，不能仅关注模型的运行速度，更要